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总结可以帮助我们找到问题的根源，为解决问题提供更有效的策略和方案。总结的内容应该紧密围绕主题展开，不要过多涉及与主题无关的内容。总结是在一段时间内对学习和工作生活等表现加以总结和概括的一种书面材料，它可以促使我们思考，我想我们需要写一份总结了吧。那么我们该如何写一篇较为完美的总结呢？以下是小编为大家收集的总结范文，仅供参考，大家一起来看看吧。
数据科学的论文篇一
鸡蛋是一种好吃又有营养的食物，日常生活中，也有许多以鸡蛋作为主食而制作出的佳肴，煎蛋、煮蛋、炒蛋、蒸蛋…..这些都是最平常的，今天，我们就以蛋为实验主材，来研究“煮蛋”快还是“煎蛋”快。
“煮蛋”快！不“煎蛋”快！“no，我们都不对，应该是这两种方式同样快。”是这样的吗？对于煮蛋与煎蛋，是其中的一种方式更快呢？人们都做出了不同的推测与想法，不过，光有想法是远远不够的，还必须以科学的依据来做出判断。今天，请跟随科学的脚步，去从实践中得出结果。
首先，准备实验材料与实验工具，我们需要两个差不多大小的鸡蛋，一些油，两个同样大小材质的容器，一碗热水，两个煤气灶，我们把两个鸡蛋分为对照组与实验组进行实验。首先，将对照组的鸡蛋放入装有热水的容器，盖上盖子等候；将实验组的鸡蛋打碎，打入装有油的容器等待，为了方便观察，列出了以下统计：
煮蛋
1分钟
发出“磁磁”的响声，蛋白开始凝涸。
表皮开始凝涸，蛋黄蛋白无变化。
2分钟
蛋白开始变成白色，蛋黄变稠。
蛋白有些部分呈块状，蛋黄无变化。
3分钟
蛋白全变白，蛋黄全呈膏状，鸡蛋完全熟透。
蛋白几乎熟透，蛋黄外部已熟，中间部位流液。
4分钟
蛋白熟透，蛋黄的液体还有一些。
5分钟
蛋白蛋黄完全熟透。
从以上列表发现，煎蛋比煮蛋快，可以节省许多时间。今天我们的科学小实验证明了这一点。
数据科学的论文篇二
记得在暑假里，爸爸带我去东阳游泳馆游泳。来到游泳池，我脱下衣裤，便下水游泳去了。我兴致勃勃地游着，突然，我感觉耳朵有一点疼痛，可我觉得无所谓就忍着，又在下面游了一会儿。
哎呀，不行，我的耳朵又疼了，我这才恋恋不舍地浮出水面。于是我就问爸爸：“爸爸，我为什么会在游泳时感觉耳朵疼？”爸爸告诉我：“也许是你潜得有点深了，水的压力比较大，你的耳朵承受不了，所以就疼了。”于是我对水的压力产生了好奇，想知道水压的大小是由什么决定的。
回家后，我翻阅了一下《十万个为什么》，可上面写东西的太少，弄得我似非似懂，我就上网查了一下资料，知道了水的压力由深度决定，水越深，压力就越大；水越浅，压力也就越小。为此我做了个试验来验证一下。材料主要是：1个废旧的铁桶、1小块橡皮泥、1个钉子、1个小铁锤。我在地上放好铁桶，叫爸爸帮忙用锤子和钉子把铁桶分别钉出三个孔。
三个孔的位置分别是底部、中部和上部。然后用橡皮泥把三个孔堵住，在铁桶中加满水后，将上孔的橡皮泥拿开，记下水喷射落地的位置。再加满水后，将中孔的橡皮泥拿开，记下水喷射落地的位置。
最后加满水后，将下孔的橡皮泥拿开，记下水喷射落地的位置。你知道出现什么现象了吗？三个孔的喷水有什么不同吗？当然不同。从底部流出的水喷射得最远，其次是中部的水，喷得最近的是从顶部喷出的水。这证实了水的深度不同，水的压力就不同。水越深，压力就越大；水越浅，压力就越小。所以我在游泳池中位于水深不同的位置，耳朵感受到的压力是不同的，我的耳朵感觉到的疼痛程度也就不一样了。为了知道水的压力还和什么因素相关。我又做了一个小试验，主要材料是：小纸盒1个、塑料管1根。我先把一个小纸盒上口弄一个洞出来，然后我用一根塑料管插入小纸盒的口，并插得紧紧的。
然后我通过那根塑料管往纸盒里加水。当水加到吸管口时，小纸盒的底部破裂开了。我经过多次试验，结果基本都是这样。原来，水压还和重量有关。因为纸盒底部须承受水的重量最大，因此承受的水压也就最大，所以纸盒的底部破裂开了。
我再次上网仔细查询有关水的压力方面的知识。知道它是水或其他液体垂直作用于其界面并指向作用面的力。单位面积上的压力叫做压强。按液体静止或流动区分为静水压强与动水压强。在水力学及工程学科中也有将压强称为压力。最著名的阿基米德定律就是根据水的压力而得到的，它的原理是：部分或全部浸没于静止液体中的物体，其表面所受到的静水总压力仅存在铅直分力，也叫做浮力。
它的大小等于物体所排开液体的重量。还有那静水压强传递的帕斯卡定律，这些都是我们上初中以后要学习的知识内容呢！此外，爱美的女士可以在游泳的过程中“一举多得”。有某知名大学体育教育系教授说过，人在游泳的过程中，会受到水的压力、浮力、阻力的共同作用。在某种程度上，这些力共同作用在身体上，效果与按摩类似。平时经常游泳，身体的皮肤不断受到水流的“按摩”，就能促进血液循环，起美容的功效。根据水压原理，我们可以制成水压传感器、水压测控仪器等，并广泛应用在工业设备、水利、化工、医疗、电力、楼宇供水等压力测量与控制。
水的压力真是无处不在，都和我们的生活息息相关，它在为人们默默地作出自己的贡献啊！
数据科学的论文篇三
我国高校自主招生政策的制定和执行，主要目的在于为高校选拨高质量生源，简化招生运行流程，为具有创新潜能的人才提供优先选择高校的途径。
显然，在这种政策制度下，高校教育成本的构成有所变化。
高校自主招生制度下主要涉及的高校教育成本可以分为两个部分：招生成本和学生培养成本。
首先，自主招生制度下高校需要增加招生过程中的成本。
对于传统的高校教育而言，高校投入的招生成本较少，大部分成本是政府对于统一“高考”平台的构建和运行成本。
在自主招生制度下，高校需要完成包括入学标准制定、考生入学测试和招生录取实施在内的自主招生流程，如果参照“高考”标准严格执行笔试命题、笔试组织、笔试阅卷、面试执行、综合考评等，这其中涉及的人力成本和实际物质消耗成本均会大大提高高校的招生成本。
统计表明，[2]高校通过自主招生招收学生的人均成本是通过高考形式招收学生的人均成本的数倍乃至数十倍。
另外，自主招生制度无疑为考生提供了一个双向选择的机会，由于自主招生与高考并不冲突，这令大部分考生倾向于报考拥有较好口碑且实力较强的高校。
高校的教育质量不仅和教学过程相关，更和高校的公用资源紧密相关。
高等教育本身不仅需要独具优势的师资力量，更需要具有一流水平的硬件设施支持。
因此，高校要想吸引优质生源参加本校的自主招生并开展有针对性的人才培养，就必须要构建强大的师资队伍，并加大对公共资源的建设力度，这都需要加大教育成本投入。
其次，自主招生制度下高校需要提高学生的培养成本。
自主招生不仅仅是招收学生的途径，更是对学生进行选拔培养的重要方式。
虽然大部分高校并未设立单独的培养自主招生考生的机构，但部分国内一流高校都以因材施教、分流培养为基准，建立了重点培养创新意识和能力的独立学院，如清华大学的计算机科学实验班、北京大学的元培学院、浙江大学的竺可桢学院和哈尔滨工业大学的英才学院等。
高校也为这些面向优质生源的独立学院提供了更多的教学资源和优质的师资力量。
随着高校自主招生制度的确立，这些独立学院的招生名额逐年增加，而通过自主招生途径入学的学生占独立学院生源的比例也逐年增加。
换言之，自主招生制度为高校的这些独立学院提供了更多的生源选择，高校也间接为自主招生提高了教育成本投入。
二、构建高等学校自主招生的监督体系
鉴于高校教育的特殊性，高校自主招生的具体教育成本核算难以像企业产品生产的成本核算那样明确、清晰，对于自主招生的公平性问题，则更加难以进行数字化的量化计算。
因此，提高高校自主招生的教育投入使用效益，保障高校自主招生过程中的教育公平，需要间接地从构建高校自主招生的监督体系入手，从而完善高校自主招生政策。
(一)招生环节的监督体系构建
首先，构建和完善高等学校自主招生环节的内部约束监督机制。
高等学校自主招生针对的是具有创新能力和特殊才能的高中毕业生。
在招生中要明确统一的招考标准，严格执行招生简章的招考流程，构建科学合理的招考组织结构和权力网络，最大限度地实现招考过程的公开透明，从根源上杜绝权利寻租的空间。
同时，要依照《教育部关于实行高等学校招生工作责任制及责任追究暂行办法》等文件的相关规定，制定相应的工作细则，如相应的公示制度、回避制度等，并严格按照法律法规追究当事人及相关领导的责任。
其次，构建和完善高校自主招生环节的外部约束监督机制。
外部监督的主体既可以是高校主管部门或当地政府，也可以是公众百姓。
高校主管部门和当地政府可以成立专门的或者临时的监管机构，专职管理高校自主招生过程中的各种行为，并对违规行为进行查处。
同时，还要开通相应的监督举报通道，如电子信息平台、举x箱和监督热线等，为公众监督检举提供便捷的言路渠道。
相对政府部门而言，公众则能够更加直接地发挥更为有效的监督作用。
对高校自主招生环节的监督，不仅是公众的权利，某种程度上也是公民的义务。
作为高校自主招生的直接参与者和利益相关者，参加自主招生的考生和家长有权监督自主招生环节的全过程，提出存疑之处并加大约束力度。
而其他知情公众也有权参与监督，当发现高校实际操作与公开的基本标准和过程不相符时，应及时向相应部门或媒体提供真实、有效的监督举x息。
(二)学生培养环节的监督体系构建
学生培养环节中的教育成本投入需要综合考虑教育的效率和公平性问题，该环节的监督体系主要体现在如何因材施教地构建和实现多元化的人才培养评价机制。
对于自主招生的优质生源，不采用专门的人才培养方案将大大降低人才培养的效率，同时为了兼顾教育公平性原则，应将人才培养方案同时面向所有入学学生，充分调动学生的积极性，令学生能够为了同样的优质教育资源进行公平竞争。
多元化的人才培养机制可以通过按大类进行低年级教育、按兴趣自主选择高年级专业、采用导师制和学分制的双重评判标准等方式实现。
高校要将优质的教育资源应用于具有潜力的学生群体中，在完成普及式高等教育的同时致力于创新人才的培养。
进而综合对高校培养优质生源的能力和方案有效性进行评估监控，以促进学生培养环节中教育成本投入的效果最大化。
另外，学校建设和人才培养是一个相辅相成的过程，构建高水平的师资队伍和建设一流的硬件设施不仅能够提高高校自主招生的吸引力，也有助于高端人才培养。
数据科学的论文篇四
“成功啦！”“成功啦！”“哈哈……”从我家里传出一阵阵笑声和欢呼声，这是我和伙伴们在做一个有趣的实验。
在学校里，老师常在科技兴趣课上做许多有趣的实验，引起了我浓厚的兴趣。于是，在星期天，我邀来几个要好的朋友，神秘地说：“咱们做一个实验好吗？”听说我要做实验，邻居的小弟弟也被吸引过来。
么药，被我搞得丈二和尚摸不着头脑。我胸有成竹地把蜡烛点燃，立在桌面上，用一根铁条吸住磁铁，拿到火上去烧。开始，磁铁紧紧地贴在铁条上。蜡烛的火焰贪婪地舔着磁铁。不一会儿，磁铁像生病似的，有气无力地粘在铁条上，快要掉下来了。终于，“砰”的一声，磁铁落地了。“实验成功喽！成功喽！”大家手舞足蹈，那高兴劲儿就别提了。
为什么磁铁遇热会失去磁性呢？大家心里不禁打起了一个问号，连忙去翻书找答案。我突然想起《少年科学画报》里有介绍科学知识的内容，就去翻《少年科学画报》。“找到了！”我惊喜地叫了起来，像哥伦布发现新大陆一般高兴。
原来，磁和电子是分不开的，运动的电子周围就有磁，这叫电磁效应，电磁铁烧红了，它内部的分子热得乱窜，破坏了电子运动方向的一致性，磁效应作用互相抵消，所以整块“磁铁”不再显示磁性。我想：在家用电器中，收音机喇叭上有磁铁，就不能让高温物体接近。可想而知，电视机上也有喇叭，上面也有磁铁，原理不正是一样吗？如果高温物体靠近带有磁性的冰箱，冰箱不就被损坏了吗？怪不得说明书上强调不能接近高温物体。我把自己想法告诉大家，他们恍然大悟。邻居小弟弟似懂非懂，皱着眉头，一本正经地说：“好像懂了，又好像没懂。”一句话把我们逗得哈哈大笑。
数据科学的论文篇五
因为基建投资、其他各项一次性投资都未反映在年终决算中，也就是说没有反映在当年的经费支出数之内;另外其他各项投资虽然都是为了开发学生的智力却不全为当年学生受益。
所以高等学校所要核定的成本不象企业计算的那种“全部成本”，也不是为培养学生所耗费用的简单总和，而是一种部分的活动成本。
它是指高等学校为培养每一个合格的大学毕业生，在校期间发生的通过学校管理活动能够有效控制的那部分费用支出，全部成本法不能适用高等学校的成本核算，而活动成本法则能满足和适应高校成本核算的要求。
二、高校成本核算方法———“活动成本法”
活动成本法起源于美国本世纪30年代，在国外广泛运用，其主要特点是：第一，经济责任明确，便于成本管理。
一般地讲活动成本是各基层单位的可控成本，固定成本是管理当局的可控成本。
第二，没有强制性的统一会计制度，成本计算简单固定成本的必分摊。
第三，活动成本法是一种部分成本法，它与全部成本法相对称，活动成本法是包括变动费用，只有与业务量有关的变动费用才构成产品的成本要素。
可见，这些特点都是满足高等学校成本核算特点和管理要求的，在运用中可以扬其长、避其短，及时总结经验，为高等学校科学管理开辟一条新路子。
深入研究成本习性，是正确划分活动成本和固定成本、用好活动成本法的关键所在。
应用活动成本法的前提条件是将成本按其习性划分成活动成本和固定成本。
所谓成本习性是指成本额对业务量总数的依存关系。
凡成本总额随业务量的增减成正比例变动的是活动成本，凡成本总额不随业务量变动，在短期内相对稳定的是固定成本，介于两者之间的是混合成本，对于混合成本还要采取一定方法继续分解。
这是关键的一步，也是困难较大、问题较多的一步。
1.高校成本如何划分
从高等学校的经费分配角度来看，除一次性补助、基本建设投资外，基本上是“人头经费”，即上级主管单位按照当年在校学生人数的平均数乘以一定的预算标准计算出来的。
学校得到这笔经费后，再按照先保证人员经费后，根据财力情况安排其他的原则进行经费再分配。
从经费使用职能看，高等学校的经费可大致分为三大部分，即人员经费、公用经费和专项经费。
而人员经费和公用经费合在一起就是前面所说的“人头经费”。
所以以上这几项应是活动成本，人员经费中的工资则不同，虽然它也包括在“人头经费”中，但就其详细的开支内容来看，它与当年在校学生人数没有密切关系，是学校开办就必须按期开支的约束性成本，这种管理体制和性质是由我国现行的人事制度和工资政策所造成的。
由于它一般不受基层管理活动的影响，所以是固定成本。
人员经费中的补助工资、职工福利费、差额补助费等，也都是固定成本。
高等学校的房屋、设备等固定资产具有同企业一样的性质，在其使用过程中能连续在若干个生产周期内发挥作用，并保持原有实物形态，其价值随着磨损程度逐渐消耗，并且消耗的价值要求得以充分的补偿。
包括补偿和发展两部分，类似企业中的大修理基金、折旧基金和企业生产发展基金，因此从这点分析，这两项的实标开支作为当年学生的培养成本是完全没有道理的。
解决的办法是实行固定资产折旧制度，实行后提取的折旧费和大修理费才近似反映学校当年为培养学生用于固定资产方面的实际耗费，但现行的财务制度是高等学校的固定资产不实行折旧，因而设备购置费和修缮费也应是固定成本。
到此为止，对高等学校的全部成本按其习性做以下划分：
(1)固定成本包括：工资、补助工资、职工福利费、设备购置费和修缮费;
(2)活动成本包括：人民助学金、公务费、业务费和其他费用等。
这里提到的费用只是国家教育投资的一部分，如象离退休人员费用、科研课题费(包括补助费)等未涉及，因为它们与当年学生培养无关，应另法核算。
2.消耗性开支应该成为高校成本要素重点
活动成本法将高等学校的'人民助学金、公务费、业务费、其他费用等消耗性开支作为成本要素重点加以核算控制，符合“尽可能节省各项消耗性开支，保证重点开支的需要”的原则。
据统计，高等学校以上这几类开支占全部教育事业费的三分之一左右。
由于它们都是纯消耗性的费用，因此它们的节约是完全意义上的节约，是应该花大力气管好用好的。
值得提到的是高等学校的广大财务工作者一直就比较重视对这类成本的控制，在实践中创造了许多行之有效的控制方法，只是由于没有重视从理论方面去总结，有了好经验，但因为是各自为政，自成体系，自立标准，不能说服人，在推广上受到了一定的限制。
现在，活动成本法从理论上解决了这个问题。
3.成本资料可进行校际比较
这是考核高等学校经济效益的指标之一。
由于活动成本只将变动成本作为成本要素，故人才单位成本就等于总变动成本除以在校平均学生人数。
这样计算排除了由于学校规模、投资、新老等因素不同而造成的成本差别，避免了按照传统方法(全部成本法)计算成本时最使人感到“问题多，而不好解决”的难题，为同类学校之间的成本比较提供了可能。
一般地说，在同类学校中消耗性开支具有较大的共性，这部分费用消耗较低的应视为管理控制水平较高。
目前各类高等学校消耗性费用存在较大的差异，除了地区、专业的原因外，主要是管理水平差异的反映。
今后如果定期进行校际间横向比较，相信定会有成效。
4.活动成本法可以建立在高等学校现行会计科目上
财务会计系统地提供单位管理活动的原始记录，活动成本法是将财务会计提供的资料作进一步加工和引伸，使之更好地满足管理需要的一种先进的成本核算办法。
这里运用的活动成本法是按“会计科目”来划分活成本和固定成本的，为的是把它同现行的会计制度联系在一起，它虽然有一定的假定性，但符合高校的成本特点和管理要求。
特别值得一提的是，免去了计算成本时将固定费用分摊的繁琐计算，在增加工作量不多的情况下开辟了新的管理途径。
数据科学的论文篇六
大数据论文【1】大数据管理会计信息化解析
摘要：
在大数据时代下，信息化不断发展，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
同时也面临着一些问题。
本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题，以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。
关键词：
大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题
在这个高速发展的信息时代，管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。
而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一，在大数据的时代下，管理会计的功能是否能够有效的发挥，与大数据的信息化，高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。
一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状
在大数据时代下，管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作，在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。
以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。
供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。
(一)预算管理信息化
在这个高速发展的信息时代下，预算管理对于企业管理而言是必不可少的，同时对企业的影响仍在不断加强。
正是因为企业所处的环境是瞬息万变，与此同此，越来越多的企业选择多元化发展方式，选择跨行业经营的模式，经营范围的跨度不断增大。
这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力，对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。
虽然不同企业的经营目标各不相同，但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握，从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。
从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。
大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高，足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。
所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。
(二)成本管理信息化
企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。
而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。
而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。
使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。
以此企业可以做到掌握生产经营的全过程，即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗，产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。
每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析，以此为基础为企业提出改进方案，并使用历史成本进行预测，达到减少企业的不需要的损失及浪费，最终达到优化生产经营过程。
虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势，以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理，给企业的成本管理带来了巨大的推动力。
然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。
(三)业绩评价信息化
也反映了企业现阶段人才储备充足，发展处于上升期，由此企业定制扩张战略计划。
而当企业的绩效不断减少，代表企业的发展状况在恶化，也反映了企业的人才处在流失状态，企业在不断衰退，此时企业应该制定收缩战略计划。
企业进行业绩评价信息化的建设，通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析，有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。
对于企业而言，具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志，也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。
然而，如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。
其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单，通常可以由传统方式获得。
所以，现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统，并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。
二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题
(一)企业管理层对管理会计信息化不重视
我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。
首先，对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识，有甚至由于对于企业自身的认识不够充分，会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。
再者，只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用，但是，企业应用所产生的效果并不是很理想，进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。
(二)管理会计信息化程度较低
大数据时代下，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
但是，由于管理会计在我国受重视程度不够，企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高，所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。
(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调
虽然随着国家政策鼓励和扶持，很多行业的不断涌现出新的企业，企业数量不断增多，但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距，同时在管理决策方面也产生了显著地差别。
很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一，产生了管理层短视行为，没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。
三、管理会计信息化建设的措施
(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境
企业在进行管理会计信息化建设时，要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。
在企业进行规划和建设时，国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置，需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑，为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。
管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中，以此充分发挥出其应有的作用。
(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境
企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。
有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性，接受管理会计信息化的价值取向。
再者，企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。
同时，为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。
最后，对企业内部控制体系不断完善，为企业创造长足的生命力，为管理会计信息化赖以生存的环境。
(三)开发统一的企业信息化管理平台
在大数据时代下，信息化不断发展，对于企业而言，会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用，并且这种情况在未来也可能将持续下去，企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。
四、结束语
管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。
同时也面对着一些问题。
因此，相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的，以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。
作者：李瑞君单位：河南大学
参考文献：
[1]冯巧根.
管理会计的理论基础与研究范式[j].
会计之友,(32).
[2]张继德,刘向芸.
我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[j].
会计之友,2014(21).
[3]韩向东.
管理会计信息化的应用现状和成功实践[j].
会计之友,2014(32).
大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范
摘要：
随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展，大数据时代的发展速度加快，同时也推动着会计信息化的发展进程，提高了企业会计信息化工作的效率和质量，资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。
但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。
信息化造成不良影响的.同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。
关键词：
大数据时代;会计信息化;风险;防范
前言
近年来经济全球化进程不断加快，经济与科技的迅猛发展，我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。
交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。
据信息，并在降低经济成本的同时有效实现资源共享，信息化效率逐渐增强。
但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险，应及时有效地提出防范对策，以确保会计信息化的长久发展。
一、大数据时代对会计信息化发展的影响
(一)提供了会计信息化的资源共享平台
进入大数据时代以来，我国的科学技术愈加发达，会计信息化也在持续地走发展和创新之路，网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享，平台使用者之间可以相互借鉴学习。
提高了会计数据处理的正确性和规范性，为信息化管理打下基础，推进了会计技术的创新和进一步发展。
但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。
数据科学的论文篇七
摘要：大数据和智慧旅游都是当下的热点，没有大数据的智慧旅游无从谈“智慧”，数据挖掘是大数据应用于智慧旅游的核心，文章探究了在智慧旅游应用中，目前大数据挖掘存在的几个问题。
关键词：大数据;智慧旅游;数据挖掘;
1引言
随着人民生活水平的进一步提高，旅游消费的需求进一步上升，在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下，智慧旅游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智慧旅游发展的有力支撑，没有大数据带给的有利信息，智慧旅游无法变得“智慧”。
2大数据与智慧旅游
旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1]，这让其与大数据自然产生了交汇。2010年，江苏省镇江市首先提出“智慧旅游”的概念，虽然至今国内外对于智慧旅游还没有一个统一的学术定义，但在与大数据相关的描述中，有学者从大数据挖掘在智慧旅游中的作用出发，把智慧旅游描述为:透过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据，并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息，然后利用这些信息为相关部门或对象带给服务[2]。这必须义充分肯定了在发展智慧旅游中，大数据挖掘所起的至关重要的作用，指出了在智慧旅游的过程中，数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务，智慧旅游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
3大数据挖掘在智慧旅游中存在的问题
2011年，我国提出用十年时间基本实现智慧旅游的目标[3]，过去几年，国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是，在借助大数据推动智慧旅游的可持续性发展中，大数据所产生的价值却亟待提高，原因之一就是在收集、储存了超多数据后，对它们深入挖掘不够，没有发掘出数据更多的价值。
3.1信息化建设
智慧旅游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展，国内许多景区已经实现wi-fi覆盖，部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动，多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台，从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。透过这些平台，已基本能掌握跟游客和景点相关的数据，能够实现更好旅游监控、产业宏观监控，对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。
但从智慧化的发展来看，我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证，但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知，更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上，除了必备的硬件设施，大数据实验平台还涉及超多部门，如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联，要想建立一个完整全面的大数据实验平台，难度可想而知。
3.2大数据挖掘方法
大数据时代缺的不是数据，而是方法。大数据在旅游行业的应用前景十分广阔，但是应对超多的数据，不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用，那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据，透过云计算技术，对数据的收集、存储都较为容易，但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中，相关性分析方法透过关联多个数据来源，挖掘数据价值。但针对旅游数据，采用这些方法挖掘数据的价值信息，难度也很大，因为旅游数据中冗余数据很多，数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中，一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析，对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。
3.3数据安全
2017年，数据安全事件屡见不鲜，伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代，无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹，如何保证这些信息被合法合理使用，让数据“可用不可见”[4]，这是亟待解决的问题。同时，在大数据资源的开放性和共享性下，个人保密和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外，经过大数据技术的分析、挖掘，个人保密更易被发现和暴露，从而可能引发一系列社会问题。
大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身财产安全将会受到严重影响，最终降低旅游体验。所以，数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。
3.4大数据人才
大数据背景下的智慧旅游离不开人才的创新活动及技术支持，然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求，加之创新型人才的外流，以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒，国内智慧旅游的构建还缺乏超多人才。
4解决思路
在信息化建设上，加大政府投入，加强基础设施建设，整合结构化数据，抓取非结构化数据，打通各数据壁垒，建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上，对旅游大数据实时性数据的挖掘就应被放在重要位置;在数据安全上，从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手，提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进，加强产学研合作，培养智慧旅游大数据人才。
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数据科学的论文篇八
今年二月份，我家来了两位新客人——两只小乌龟，一公一母。它们很可爱，绿绿的身体，小小的脑袋，龟壳直径大约有4厘米。我很喜欢这两只小乌龟，想和它们玩玩儿。可是，这两只小乌龟可不愿意“搭理”我，它们时常把脑袋缩在龟壳里，只有当我用手敲它的龟壳时，它才探出脑袋来，一露头，马上又缩回去了。而且脑袋一缩就是大半天。刚开始，我以为是这两只小乌龟认生，不敢见人，时间长了就好了。可令我奇怪的是，它都来到我们家一个星期了，一点东西也不吃，而且似乎也不动。
我去问妈妈，妈妈说：“还是你自己去找答案吧！”我猜想，是不是小乌龟怕冷，在冬眠呢？于是，我就开始从书中找答案。可家里的几本介绍动物的书中，都没有提到乌龟的。我决定上网查一查。没想到，和我有同样疑惑的人很多呢！他们也都不知道为什么乌龟不吃不喝不动。经过我的查找，终于知道了乌龟原来是变温动物，其体温随着外界温度而变化，当室温低于25摄氏度时，它们就会进入冬眠期，不吃不喝不动。
知道了这些，我就不用担心它们饿死了，而是天天给它们换水，并保持一定的温度，让它们在我家的客厅里冬眠。
大约到了四五月份，小乌龟开始活动了。我和奶奶去集市上问卖龟人小乌龟喜欢吃什么，准备给它们备好食物。卖龟人向我们推荐了“巴西龟饲料”，我们买回家想看看小乌龟喜不喜欢吃。你猜怎么样？它们吃得可欢了，尤其是那只雄乌龟，特别贪吃，它吃的食物是那只雌乌龟的三倍！
随着气温越来越暖和，小乌龟的食量越来越大。我们也把小乌龟从客厅移到了阳台上。有时我去阳台拿东西，它们都会翘起脑袋跟我要吃的，脑袋翘得高高的，两只前脚都直立起来了，那样子特别可爱。每当这时，我就会给它们撒一些龟食，它们就会饱餐一顿了。
经过半年多的饲养，我家的小乌龟长大了不少。那只雄乌龟明显看出大了一圈，龟壳直径得有5厘米了，雌乌龟也长了，我心里真高兴！
现在，我家的小乌龟又进入了冬眠期。我知道了它们的这一习性，再也不用担心了。
数据科学的论文篇九
如果把“数据化”作为人类社会走向信息时代的初级阶段，那么大数据技术的出现则可视为“数据颠覆传统”的中级阶段。在这一阶段，信息无所不在无所不包，随着技术的进步以及大数据的运用，改变了传统认识论模式，出现了从因果关系到相关关系的思维变革，大数据为我们的研究和管理工作带来了“三大变化”：第一，数据只求规模，不求样本；第二，数据求杂求量，不苛求精确度；第三，分析和处理数据只求相关性，不求原因。从教育行业来看，大数据技术将会为教育的发展带来新的挑战与机遇。高等学校在信息化的过程中会产生大量的数据，这当中包含了教师与学生的交流的信息、注册与选课信息、学籍与成绩信息以及各种校园卡信息等，这些大数据完整且客观性强，有非常高的应用价值，应用前景更加广阔。利用大数据技术，可以在很大程度上帮助学校对资源管理、教学模式、教学内容、教学方法进行创新，提升教育理念，进而满足社会对高等教育的个性化需求，为社会培养出更加优秀的人才。目前，高等学校的信息化系统建设正不断发展和完善，除了校园网络、各种数据管理系统、远程教学系统之外，还有数字化校园、图书馆信息管理系统等，如何对这些系统所产生的海量数据进行综合分析，为学校管理提供决策支持和帮助，建立高效的智慧化校园，已成为一个非常突出的问题。数据的价值是巨大的，虽然也会产生大量冗余信息，但是通过精准的分析，大数据将产生巨大作用。从高等教育的角度来看，教育管理、思维方式、学习行为、教学评估等，无不受到大数据的影响。
数据科学的论文篇十
去年夏天爸爸给我买了两只小巴西龟，它三角型的头上长着两只小黑豆似的眼睛，皮肤呈灰褐色，脖子上有许多褶皱，伸缩的弹性很大。小乌龟背上背着一个椭圆形的硬壳，一共分成十三块，腹部是黄色的还有一些花纹，真像一位将军身上穿的铁甲。
刚买来时把它放在一个很小的玻璃瓶里，活动的空间太少。为了给它一个宽敞的房子，我跟妈妈特意从市场上精心挑选了一个大的玻璃缸，这下它在里面玩的可更欢了，在新居里面跑来跑去，爬上爬下。
夏天的小乌龟就像一个淘气的小男孩，我每天都把它放出来，让它在地板上、沙发上锻炼身体，有时它爬到阳台上晒太阳；有时候它还会超越自我，有一次我在地板上放了一块乌龟食，它以最快的速度冲了过去，打破了自己原来保持的记录。还有一次我故意把乌龟四脚朝天的放在地板上，谁知，小乌龟伸长脖子，挺起了肚子，四只脚不停地划着，不一会儿，自己翻了过来，我惊呆了，小乌龟居然这么顽强，我们学习同样也应该有这种不懈的精神。
冬天来了，小乌龟变得懒洋洋的，慢慢的那只活泼可爱的小乌龟就开始冬眠了，这时的他就像一个小婴儿一样在熟睡，无论你怎么动它，他都不睁眼，再好吃的美味它也不吃了。
现在春天来了，小乌龟慢慢动了起来，眼睛也睁开了，也开始蜕皮了，有时我还会帮他一下。
我可爱的小乌龟快点动起来，美丽的春天来了！
数据科学的论文篇十一
大数据时代的教育管理在履行教育管理职能的过程中将更加凸显管理的及时性、前瞻性、区分性、整合性、权变性等特点，为教育管理的变革带来了大机遇。
2.1利用数据挖掘技术改革教学模式和教学方法
高等学校是培养人才的场所，教育的出发点是希望通过知识的传授对学生成长产生影响，而知识的形成是一个长期的过程，模式一旦固定下来，改变就变得缓慢。在传统的教育过程中，对学生的影响大部分都是预先设定好的，在教学计划的指引下，教师与学生按部就班地开展教学活动。大数据完全有可能为这种教学活动重新注入新的活力，利用数据挖掘技术，对在纷繁复杂的日常教学中产生的数据进行综合分析，归纳出具有预测性的内容。例如，可以了解什么样的教学方法更适合学生的实际；当前上课的内容在哪个时间段更容易被学生接受；每个学生通过怎样独特的方式更容易掌握当前所学的内容；用什么方式巩固提高知识更有效等等。甚至还可以通过对教学行为中产生数据的分析，归纳出学生最近的学习、思想和行为倾向，有效地预防教学活动中不当行为的出现。应用教学数据分析，一方面，课程教学活动会根据数据分析产生的新情况进行调整；另一方面，新的知识与新的教学方法会随时被归纳出来，学习的内容更具有前瞻性。
2.2重视学习分析，促进教与学的融合
学习分析主要是对学生在学习中所形成的数据进行研究，对学生未来的学习表现以及潜在的问题进行合理的预测。学习分析在高等教育中的应用具有很多优势，在解决目前高校有关学习和教育经验等诸多问题时具有巨大潜力。学习分析包含了学生在学习方面有何特点、学习方法怎样、习惯怎样、兴趣如何，成绩如何等内容，通过校园的信息化系统不仅能获取学生的显性行为数据，如作业完成的情况、实验技能的情况、考核结果及考试成绩，而且还能获取学生的隐性行为数据，如参加课外及社团活动、互联网社交情况等，根据数据可以预测建立学生在课程学习过程中额外教学资源支持的需求模型、测量学生特别的潜质、构建能够改进和提高教学效率的弹性模式等，让学生拓展在当前学习环境下的理解能力，鼓励学生对自己的课程学习负责，增强学生自主管理学业发展的能力，为学生创造个性化的教育条件。对学生来说，学习分析能够让他们更好地了解自己在课程学习中所存在的问题，同时可以对自己的学习行为及习惯进行优化，掌握学习的主动权，自主开展个性化的学习;对于教师与管理者来说，可以利用学习分析结果对课程质量进行综合评估，从而能更加有效地改进教学方法、教学手段和教学内容，促进教与学的融合。
2.3不断提升教师的综合素质，重视数据分析能力的培养
教师的综合素质包含许多内容，以往我们强调的是专业知识，因为这是教师展开正常教学，保证基本的教学品质的必备条件。不可否认，教师的专业知识是影响教学活动最重要的`因素，也是学生衡量一个教师优劣的重要标准。但在大数据时代，未来的教学活动，教师除了要具备丰富的专业知识外，还需掌握一项重要的技能，即对教育数据的分析和研判，这或许成为教师在教学活动中关乎成败的重要因素。大数据时代下教学活动将产生海量的教育数据，如何从中寻找出具有教学价值的内容，成为教师在教学活动中一项非常重要任务。通过对教育数据的挖掘和处理，教师能够对学生各种相关数据进行综合分析、关联，并能及时采取应对措施使教学活动更加适应学生的需求，这样既能激发学生的学习兴趣，提高学习成绩，也能促进学生身心健康发展。因此，为了迎接大数据带来的新挑战，高校要做好教师队伍的建设工作，积极培养教育数据分析人才，应该尽早开设数据分析课程，以适应社会的发展和市场的需要。大数据技术的兴起，高等教育将面临着极大的挑战，高等教育能否抓住机遇持续发展，直接影响到国家长远的发展与兴衰。随着信息时代的发展，高等教育中对信息技术的应用也将越来越先进，越来越广泛，大数据技术的推广和应用已成燎原之势，大数据管理必将渗透到高等学校教学管理的各个方面。同时，大数据技术将进一步促进学校和社会的互动，使高校和社会之间的关系更加紧密，学校教育与社会发展可以相互支撑，学校可实时把握社会需求，根据社会的实际需求来完成和制定教学规划和进行相应的改革，而社会也能及时掌握高等教育人才培养的新动向，及时把新的教育成果应用到各个领域的生产、管理等过程当中。总之，通过大数据管理，学校、学生、社会三者能有机地联系在一起，相互依赖，相互影响，相互促进，共同进步，为构建和谐社会做出应有的贡献。
数据科学的论文篇十二
利用数据挖掘技术，比如可以对学生访问情况进行分析，跟踪、了解学生出勤情况。还可对学生年龄等个人情况进行分析，了解学生的组成、结构，为合理地安排课程设置提供依据。通过对学生考试情况的分析，并结合出勤情况，可作为考查学生学习的情况，为合理地评估学生综合素质提供依。对于挖掘出来的规则信息可以利用可视化技术，以图表或曲线等形式提供给教师，以使教师能充分利用学生的问题资源，从而提高教学质量。另外，数据挖掘可以应用于网上的考试系统，对考生情况和他取得的成绩进行挖掘，以帮助教师在以后的.教学中更好地让学生掌握知识。
3.2学生的学习特征
学生特征包括两个方面:一是学习准备，一是学习风格。学习准备包括初始能力和一般特征两个方面。学生的初始能力是指学生在学习某一特定的课程内容时，已经具备的有关知识与技能的基础，以及他们对这些学习内容的认识和态度。学生的一般特征则是指在学习过程中影响学生的心理、生理和社会的特点，包括年龄、性别、年级、认知成熟度、智力才能、学习动机、个人对学习的期望、生活经验、文化、社会、经济等背景因素。学生的学习风格与学习活动有着密切的关系。对学生感知不同事物、并对不同事物做出反应这两方面产生影响的所有心理特征构成了学习风格。
利用数据挖掘功能分析学生特征，并在此基础上组织学习内容、阐明学习目标、确定教学策略、选择教学媒体，为学生创造出一个适合其内部条件的外部学习环境，使有效学习发生在每个学生的身上。
3.3预测学生和教师行为发生
管理信息系统中记录着有关学生与教师在教学中发生的各种教学事故以及典型教学事例等教学运行信息，利用数据挖掘的关联分析与演变分析等功能，寻找师生各种行为活动之间的内在联系。如“当存在a，b时可以推出’c，这样的规则，即当有a行为和b行为发生时，还会有c行为。在教学过程中，如果发现学生或教师已有a，b行为时，马上可以分析其产生c行为的可能性，及时制定策略促进或制止c行为的发生。
3.4合理设置课程
在学校，学生的课程学习是循序渐进的，而且课程之间有一定的关联与前后顺序关系。在学一门较高级课程之前必须先修一些先行课程，如果先行课程没有学好，势必会影响后续课程的学习。另外，同一年级学习同一课程的不同班级，由于授课教师、班级文化的不同，班内学生的总体成绩相差有时会很大。利用学校教学数据库中存放的历届学生各门学科的考试成绩，结合数据挖掘的关联分析与时间序列分析等相关功能，就能从这些海量数据中挖掘出有用的信息，帮助分析这些数据之间的相关性、回归性等性质，得出一些具有价值的规则和信息，最终找到影响学生成绩的原因。在此基础上，对课程设置做出合理安排。
3.5评价学生学习情况
学习评价是教育工作者的重要职责之一。评定学生的学习行为，既对学生起到信息反馈和激发学习动机的作用，又是检查课程计划、教学程序以至教学目的的手段，也是考查学生个别差异，便于因材施教的途径。
特别是对成绩管理数据库进行挖掘，其数据来源于成绩管理数据库，挖掘的任务就是从用户指定的数据库中以不同的角度或不同的层次上采掘出一系列的统计结果，如分布情况、关系，对比、显著性检验等，采掘结果用交叉表，特征规则，关联规则，统计的曲线、图表等表示，所以采用统计分析方法具有简单、方便、直观等优点，最为合适。
因此对学生学习行为和综合素质进行评价，一般采用模糊论中的模糊综合评判及模糊聚类的方法，对评价结果采用了对定性和定量指标加权平均算出综合素质评价得分并排名的方法，而且由于学生综合素质的评价指标是动态变化的，往往选用动态聚类法对评判结果进行动态聚类分析。
3.6评价教学质里
教学评价是根据教育目标的要求，按一定的规则对教学效果做出描述和确定，是教学各环节中必不可少的一环。教学评价可以通过校园网收集学生对任课教师所讲授、辅导课程的意见、评价。有关学生座谈意见、学生打分评价、平时各项教学检查、相应课程期末考试班级成绩汇总等都是教学评价的内容，把这些数据要作为教师教授相应课程的档案数据全部存人数据库。
利用数据挖掘对数据库中有关教学的各项评价进行分析处理，可以确定教师的教学内容的范围和深度是否合适;选择的教学媒体是否适合所选的教学内容和教学对象;讲解的时间是否恰到好处;教学策略是否得当等。从而可以及时的将挖掘出的规则信息反馈给教师，以期更好地提高其教学水平，更好地服务于学生。
4结束语
总之，随着信息量的急剧增长和对信息提取的更高要求，现在我们很难再依照传统方法在海量数据中寻找决策的依据，这就必须借助数据挖掘去发掘数据中隐藏的规律或模式，为决策提供更有效的支持。虽然数据挖掘作为一种工具，它永远也不能替代教师的地位，但是它可以为教师的决策提供科学的依据。数据挖掘技术本身就是人们大量实践的结晶，它为建立传统教学中很难获取或不可能获取的模型提供了捷径。
数据科学的论文篇十三
随着科学技术发展以及社会进步，逐渐进入了计算机网络发展时代，计算机网络在生活以及工作中具有重要作用，并且很好提高了人们的生活质量以及办事效率。当然计算机网络的应用在推动社会发展基础上，也带来了很多问题，网络是把双刃剑，能够造福社会，同时也会产生一些负面影响。计算机网络的应用涉及很多个人信息以及数据等，特别是一些重要文件，若是丢失或是泄露等都会造成严重的损失。所以，当前的计算机网络数据安全逐渐成为关注的焦点，应重视对数据安全策略的分析以及研究，积极探索更加优良的计算机网络管理策略。
数据科学的论文篇十四
本文所指的行政成本在预算会计核算上主要指的是一般性支出（包括行政管理费）。降低行政成本，压缩行政管理费及一般性支出，节省更多财政资金用于专项支出，对国家富强，加强党风政风建设都是有非常积极的意义。
本文以笔者所在区县几年来本级预算部门财政支出数据为基础，结合指标分析、相关系数计算，以部门为单位求标准差等方法，对预算部门区分为行政单位、非教育类事业单位（简称事业单位）、教育类事业单位（简称教育单位）、自收自支事业单位（简称自收自支单位）。各类型单位各项财政支出指的是其中各单位各项财政支出的汇总数据。本文数据是部门财政预算内和预算外支出、是一般性支出和项目支出汇总，并且是逐项都是汇总数据。
我国财政系统进行了财政收支改革，对财政支出进行了功能分类支出和经济分类支出的区分，经济分类是以经济形态来对部门财政支出进行分类，比如将其大体划分为工资福利支出、商品和服务支出、对个人和家庭的补助支出、其他资本性支出等几类。经济分类支出体现了财政预算的支出形式，也就是“怎么用”，是用于发工资、还是用于购买商品和服务、或是用于对个人家庭补助。本为对财政数据从经济分类角度进行分析。
工资福利支出分析：
工资福利支出／支出总计（简称人员经费比）指标是用一部门财政支出中的工资福利支出数额/该部门财政支出总计。
从该指标数值来看，几年来以教育单位最高，事业单位其次，行政单位最低。从几年的人员经费比指标计算上看，行政单位基本上是小幅波动，事业单位逐年上涨。
而且以相关系数计算来看（以各单位某项财政支出作为一组数据，各单位在职人员数作为另一组数据，求两者间的相关系数，以0.0-0.2为极弱相关或无相关，0.2-0.4为弱相关，0.4-0.6为中等程度相关，0.6-0.8为强相关、0.8-1.0为极强相关），事业单位中，办公费与单位在职人数呈现弱相关关系，行政单位中等程度相关关系。而且经计算发现：邮电费行政单位为弱相关，而事业单位和教育单位为强相关。
办公费在财政经济分类支出口径中属于“生产性”较强的类别，事业单位人员数于此弱相关，反映了事业单位相当一部分人有可能不“消费”办公费。邮电费事业单位人员数于此强相关，不免有“公话私聊”的嫌疑。
商品服务支出分析：
扣除专项支出，仅对行政管理费及一般性支出计算。
笔者所在区县，交通费在一般性支出中商品服务支出占比例最高，经计算，大概占到11%左右。而且，在行政单位、事业单位，自收自支单位交通费占商品服务比例都是最高的。取暖费一般来说，是属于技术性支出，从楼房的面积等因素计算出来。从这个角度讲：在办公条件已经满足的条件下，应当减少兴建政府办公楼的固定资产投资，因为不仅要建设支出，将来还要不断地发生取暖费，这样就大大增加了财政的负担。福利费包括了政府机关食堂的支出，所以比例要高一些。
交通费在20财政收支改革后，会计核算上区分为：燃料费、维修费、过路过桥费、保险费、其他。其中，保险费一般是预算直列的，这里不予考虑。
无论是行政单位还是事业单位，燃料费、维修费与车辆数高度相关，而且维修费占交通费的比例非常之高，从数据上看，行政、事业单位要拿出交通费的三分之一左右用于修车，也就是商品服务支出的4%左右是修车费。维修费作为生产性相对不强的支出项目，占财政比例如此之高，是不合理的。从这个角度看，买车不如租车合算，车辆维修由政府部门管理，不如外包给车辆租赁商来管理，这样会大大减少修车费用。
燃料费与单位在职人数强相关，说明从数据来看，单位在职人数多，车辆使用程度就高。实际上，经计算，燃料费、维修费与车辆数的相关系数值，比燃料费、维修费与在职人数相关系数值更高；维修费与在职人数中等程度相关，与车辆数强相关，与燃料费强相关，其中维修费与燃料费的相关系数值大于其与车辆数的值。车辆使用程度越大的部门，相应的维修费就越高。这一结论得到了数据的支持。
所以，所以降低交通费支出应当从两个重点方面着手：一是控制部门的车辆数；二是尽量减少车辆的使用。其中控制车辆数是降低燃料费和维修费，进而交通费的首要因素。
在交通工作需要能满足（车的数量满足工作需要）的前提下，减少车均燃料费差距就有效减少了车均使用程度不均，使车辆过度使用现象得到缓解，也杜绝了车辆使用程度不高，闲置浪费现象，减少了对车辆购买的需求。对节省交通费有积极的作用。建议实际操作中打破以部门使用、管理车辆的分散模式，除少数专车外，实行车辆统一管理，统一使用、统一调配。提高了车辆平均的使用程度，也减少了购买新车的需求。
招待费从数据上看，行政单位招待费支出最多。经计算，行政单位、事业单位招待费与交通费中的燃料费呈强相关关系，这说明，控制交通费对控制招待费有一定的积极意义。计算发现，事业单位各单位招待费与各单位在职人数呈现强相关性，这说明，事业单位招待费的支出更多地可能是内部因素作用。
通过数据分析看，招待费多少更多由人的主观意愿，以上几个要点无一不受主观因素影响。所以应当制约这种消费倾向。可以借鉴某省市的一些做法：比如招待饭店定点招标，并予公开，并规定包间消费上限，包桌消费上限等等。
从数据来看，可以总结出行政单位、事业单位、教育单位商品服务支出的很多不同之处，表现了不同支出“文化”：
行政单位使用了大部分的行政资源，商品服务支出的各项支出规律性不强，除交通费外，很多支出项目与在职人员数不相关，体现了行政单位商品服务支出人为主观的因素更多一些。
事业单位更多地强调“以人为本”，商品服务支出各项支出可以从在职人员数上寻找规律，除办公费外，很多是与在职人数强相关。
教育单位商品服务支出规律性很强，支出的可预期性强。所以教育单位的预算执行上，在一般性支出上很少发生追加指标。
固定资产支出分析：
政府机关每年要发生大量的'政府采购支出，笔者在国有资产管理部门工作中调研发现，很多单位购买了数码照相机、数码摄像机等固定资产，然而在实际工作中，这些资产使用率并不高，大部分时间都是闲置状态。这些资产属于高科技产品，技术淘汰速度很快，更好的产品日新月异。在会计核算上，如果按照市值来核算资产，其价值实际上是在不断下降，这其实也是变相的一种国有资产流失。
笔者认为，像此类使用率不高，专业性不强的固定资产，完全可以由内部调剂调拨使用，或从外部租赁使用，没有必要花大笔资金去购买。这样从固定资产角度也能减少行政成本。
综合以上分析，对于降低行政成本，简而言之可以从控制工作人数，控制车，控制固定资产购置，改变政府机关消费文化等几个方面入手。
笔者认为降低行政成本应当秉持以下三点：
法治原则，从上述分析，政府机关的一般性财政支出有其“消费文化”的影响，应当转变。然而习惯的转变并不是口头说一说，甚至靠内部约束就能改正的。应当以法治的力度，加重外部的制约，在预算执行上制定各种标准，支出限定等，做到“有法可依，有法必依，执法必严，违法必究”，这样才有可能从根本上改变财政支出习惯，建立节约财政。西方国家尤其是北欧国家，他们有着严格的财务报销制度和官员问责制，这些法治做法非常值得我们借鉴。
公开原则，权利如果过于集中，在没有外部监督的环境下，极容易产生暗箱操作，权利寻租，为个人谋私利。财政支出尤其是一般性支出也是一样，从分析中可以看出，很多支出项目人均远远要高于老百姓的生活同类项目支出，比如修车费，招待费，邮电费等等，这不免有“公款私用”的嫌疑。
随着我国人民生活水平的提高，自身素质的提高，政治觉悟的提高，必然要求逐步参政议政，前一段时间，沈阳市民要求市政府公开招待费等财政支出就是其表现。我们应当顺应历史发展趋势，建设阳光财政，/caizhengshoulu//0919/接受外界监督，这样，也能更好地促进廉洁政府的建设，促进节约型财政实现。
发展政务办公信息化、自动化。应当充分利用信息社会的科技发展成果，积极推进各种政务办公软件及办公网络发展，政府机关信息系统建设。这样做一方面发展信息系统来取代以前大量靠人力完成的工作，节省了人力资源，同时也节省了很财政支出数据分析论文多与人高度相关的财政支出；另一方面加快政务审批速度，将规章制度编入软件中，也促进了法治财政的发展。
数据科学的论文篇十五
数据科学是近年来兴起的一门新兴学科，涵盖了统计学、计算机科学和领域知识等多个领域，使得我们能够从大规模数据中获取有价值的信息和知识。作为一门综合性的学科，数据科学导论课程为我们提供了对数据科学基本概念、方法和应用的初步了解。在这门课程中，我收获颇丰，以下是我对于数据科学导论的心得体会。
首先，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学基础概念的深入理解。在课程中，我们学习到了数据收集、存储和处理等基本概念。数据收集是数据科学的基础，了解不同类型的数据收集方法和技术能够帮助我们更好地理解数据的来源和质量。数据存储是数据科学中非常关键的一部分，我们学习到了不同的数据存储方式，并了解到了如何进行数据的清洗和整理以便于使用。此外，我们还了解到了关于数据处理的基本概念，如数据变换、提取和归约等。通过这门课程，我对于数据科学的基础概念有了更加清晰的认识。
其次，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学方法的初步介绍。数据科学方法是指通过数据来解决实际问题的方法和技术，包括了数据挖掘、机器学习和统计分析等。在课程中，我们学习了数据挖掘的基本流程和方法，了解了数据挖掘的主要任务和技术，如分类、聚类和关联规则挖掘等。此外，我们还了解到了机器学习的基本原理和方法，如监督学习和无监督学习等。通过这门课程，我对于数据科学方法有了初步的了解，进一步激发了我对于数据科学的兴趣。
第三，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学应用的实践经验。在课程中，我们不仅学习到了数据分析的基本方法和技术，还有机会通过实践项目来应用所学知识。通过实践项目，我们能够将课堂上理论知识与实际问题相结合，提高我们的数据科学技能。在实践项目中，我们需要收集和处理真实数据，并利用所学方法和技术进行数据分析和模型构建。通过这些实践经验，我深刻体会到了数据科学在实际问题中的应用和价值。
第四，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学领域的前沿发展动态的了解。数据科学是一个快速发展的领域，新技术和方法不断涌现，课程中我们学习到了数据科学领域的前沿研究和应用，如大数据分析、深度学习和自然语言处理等。了解数据科学领域的前沿动态能够帮助我们不断更新知识，紧跟科技发展的步伐。
最后，数据科学导论课程不仅加深了我对于数据科学的认识，还培养了我对于科学问题的思考能力和解决问题的方法。通过学习这门课程，我学会了如何收集和处理数据、如何选择合适的分析方法和技术，以及如何将数据科学应用于实际问题中。这些能力将对于我今后的学习和工作具有重要意义。
综上所述，数据科学导论课程是一门非常有价值的课程，通过这门课程我对于数据科学的各个方面有了初步的了解和体验。我相信这门课程为我今后的学习和发展奠定了坚实的基础，也激发了我对于数据科学领域的兴趣。我期待着在未来的学习和实践中能够不断探索数据科学的更多奥秘，为社会进步和人类福祉做出贡献。
数据科学的论文篇十六
学生观察实验后的讨论交流环节，是他们运用探究获得的现象或数据进行分析解释、推理论证的过程。但实际教学中，很多教师却只让学生以小组为单位陈述或展示获得的现象、数据，并没有对数据进行剖析，组与组之间没有互动交流，没有集体的相互论证，对个别小组的特殊数据亦以“可能你们小组测量的时候出了问题”等个人的经验感受来回避，最后以教师的小结作为结论而结束。其带来的不良后果有三：一是学生对自己的观察与实验结果缺乏信心，久而久之容易产生为了随大流而篡改数据的现象；二是缺乏分析与解释使学生难以在数据与结论之间建立关联，使概念真正内化于心；三是缺乏对学生科学逻辑思维能力的培养。本文以“热起来了”一课为例就数据的获取、呈现与论证谈谈自己的一些认识。
一、改进器材，科学获取数据
在学生的探究活动中，有许多因素会影响学生实验数据的获得，如实验仪器的不精密、实验材料的不典型以及周围环境的影响等，都会造成学生获取的实验数据不精确。在此数据基础上的解释与论证就会偏离预定目标，与建构核心概念背道而驰。
1、改进仪器，避免估值影响数据小学科学中有很多测量是需要学生进行估计的，如量筒测量液体的体积、玻棒式温度计测量液体的温度、弹簧测力计测量力的大小等，学生在利用这些仪器进行测量、记录数据时会有估上估下的误差值，单独一个数据或两个数据对比明显的情况下，不会受影响。但如果是一组连续的数据且数据变化不大的情况下，估值的上与下就会对数据的分析与解释造成直接的影响。“热起来了”一课中，教材安排的是采用玻棒式温度计测量一本字典的温度，它只能精确到1摄氏度，每一小格之间的0、1至0、9摄氏度的值是需要学生来估计的，这个值的大小有人为的主观因素，甚至同一位学生在前后几次的估值中都有差异，这就使得个别小组在记录的数据中出现了“裹了衣服后温度升高了零点几摄氏度”的情况，这为后面基于数据的解释与推理带来了麻烦。温度能否不用估计就直接显示出来呢？基于本课核心概念建构的需要，我们对仪器进行了升级，用数字温度计代替玻棒式温度计，解决了学生人为估值影响数据的问题，也符合新科技产品走进科学课堂的理念。使用数字温度计优势明显：一是灵敏度提高，节省了温度变化的等待时间；二是误差更小，数据更准确；三是温度不需要估算，消除了人为估值对数据的影响，更便于学生在excel表格中直接输入与呈现，为后续的论证环节做好了铺垫。
2、改进材料，防止他因干扰数据受年龄特点的影响，小学生在探究活动中往往对探究材料特别感兴趣，领到材料后，经常会不自觉地把弄一些材料，如对材料进行“亲密接触”，而这些材料又对“接触”比较敏感的话，就会对实验数据产生干扰。“热起来了”一课中部分小组在领到温度计以后不是先记录起始温度，而是用手握住了温度计下端的玻璃泡，致使温度升高，这时再记录起始温度，这样得到的数据显然不科学。特别是在测量几分钟内的温度变化过程中，有些同学把温度计取出来放进去反复操作，致使数据上下波动。这就导致了好多组数据出现温度升高的现象，也成了这节课上数据难处理的一大症结。除了在实验前对学生的操作进行强调以外，可以改进选用的材料。在本课中，可用一瓶接近人体温度的温水来模拟身体，代替教材中安排的字典。数字温度计一开始就插入瓶中，学生领到材料后，主观上不容易接触到温度计敏感的下部。由此，困扰教师的干扰数据问题迎刃而解。
二、借助图表，直观呈现数据
在学生获取实验数据之后，把数据呈现出来以供解释与论证尤为重要。常见的方式有三：一是学生根据记录表读、报数据；二是小组成员把记录表在实物投影仪上边展示边宣读；三是各组把数据填写在教师准备的汇总表中。显然，第一种方式失去了数据的价值，第二种方式比较常见，但缺乏全班整体数据的横向比较；第三种方式相对比较理想，但需要教师准备一张大的汇总表，且不利于数据的直观处理。在数字化时代，我们完全可以利用excel等软件以数据图表的形式呈现，同时可以对数据进行直观处理。
1、借助柱形图呈现数据整体excel中有个数据透视图功能，经过简单的设置就可以将数据汇总并以我们需要的图表形式直观呈现。“热起来了”一课采用柱形图的方式直观形象地呈现全班所有小组的实验数据，效果比较明显。数据的输入、呈现与学生的探究活动同步，在学生用数字温度计测量温度的过程中，每获得一个数据，各组就可以指定一名同学到台上电脑图表中输入数据，实时呈现在大屏幕上。有了全班同学的无形监督，避免了个别同学对数据的任意篡改。同时，学生在测量温度的间隙也不再无事可干，可通过大屏幕随时观察各组同学测得的实时数据，初步进行分析与思考。全班同学实验完毕，数据也同时输入完毕，一张全班各组数据的柱形图便呈现在大家面前。（图1）此图充分利用了excel数据处理模块，直观形象地呈现了12组学生的实验数据，使学生面对全班大量的数据不再眼花缭乱，通过图形与具体数据的结合，有助于学生对数据的观察与分析、推理与论证。
2、借助折线图呈现数据趋势有时候我们并非需要对所有数据进行呈现与对比分析，而是显现数据变化的趋势。这时，我们就可以借助折线图来达成目标。“热起来了”一课中学生在对数据进行整体分析后发现，衣服不能给身体增加热量，同时发现：裹了衣服温度反而还在降低，那衣服还有作用吗？而这个问题教师有预设，在学生探究活动中事先在其中一个小组增加了一个对比实验，这时就可以把这个小组的对比数据以折线图（图2）呈现，使学生对裹了衣服和没裹衣服的温度变化趋势一目了然，也使学生对保温的概念有一个新的认识：保温并不是能一直保持温度不降，而是减缓热量的散失，使温度降低的速度变慢。
三、利用数据，深入剖析论证
科学获取数据并借助图表直观呈现，其目的是帮助学生建立自己的观点，用事实说话、用证据解释，培养实证精神。因此，在交流研讨环节，教师要组织学生充分利用数据来说话、来解释，使研讨交流成为学生对话的平台，成为学生推理论证的契机，在个体到集体的论证中，思维得到发展，概念得以完善与提升。
1、自我分析，个体论证个体论证是本人或本组成员对自己或本组的实验数据分析与解释、交流与分享的过程，是学生基于自己的观点寻求证据进而完善自己观点的过程，有助于学生从证据上升到解释，促进思维的发展。“热起来了”一课中，全班学生在探究活动前就已经借助生活经验与感受建立了两种不同的观点：“衣服能给身体增加热量”和“衣服不能给身体增加热量”。但这两种观点都建立在学生主观感受的基础上，所以都成立，谁也说服不了谁。于是教师应引导学生要用事实来说话、用证据来解释。“事实”和“证据”就在学生实验中观察到的数据里。因此，研讨交流的.首要任务就是要组织学生开展个体论证，要让学生观察图1中自己小组的数据，对起始温度、1分钟后的温度、2分钟后的温度、3分钟后的温度等几个数据作纵向的观察与分析，用数据来佐证自己的观点。在观察分析中，有些小组发现自己数据中的四个温度没有一个上升，说明衣服不能给身体增加热量，与当初的观点一致；而起初持不同观点的小组也发现自己的四个数据没有上升，与当初的观点不一致，从而产生了认知冲突。在这里，是坚持自己原先的观点，还是尊重事实，尊重数据，体现了科学态度与精神的渗透与培养。
2、全班互动，集体论证在个体论证的基础上，教师组织学生开展集体论证，让全班同学对其他小组的数据进行比较分析、质疑批驳或解释评价，通过不同观点的相互“交锋”，产生思维碰撞，在实现从个体表征到集体建构的过程中理解科学概念和科学本质。“热起来了”一课，教师一方面要求学生对自己的数据进行分析论证，另一方面则要求他们对其他小组的实验数据进行观察。这时，有些同学就会关注一些特殊的数据，并提出自己的分析、质疑与推理。在此基础上，教师还应引导学生从全班的角度观察数据，从上升、下降或者基本一致几个方面分析数据。学生很快发现，图1中没有一个小组的温度上升，说明了衣服不能增加热量。同时还发现绝大部分小组数据有下降的现象，这在学生的意料之外，更促使学生去进一步分析原因，去联想生活实际来思考。在相互的交流论证中，知道了温水在不断地向外界散发热量，而衣服只是起到了保温的作用，使温度下降的速度减慢。这样，学生的汇报交流就不再是数据的简单呈现与结果的主观臆断，而是一个不断对话、交流的理性过程，更注重概念建构与思维发展的有效融合。综上所述，引导学生基于数据的分析与解释，能有效解决汇报交流单纯呈现数据的问题，能帮助学生改变为记录而记录、为汇报而汇报的现状，慢慢引领学生对数据的尊重、对数据的利用，以及运用数据来推理与论证的能力，更好地促进学生思维的发展。
数据科学的论文篇十七
近年来，随着技术的飞速发展和信息的爆炸式增长，数据科学作为一门新兴的学科领域逐渐崭露头角。在我修读《数据科学导论》这门课程期间，我深入研究了数据科学的基本概念、方法和应用，对于这门学科有了更深入的理解和认识。在这篇文章中，将通过总结我在学习过程中的体会和领悟，探讨数据科学所涉及的关键要素以及对个人和社会的重要意义。
首先，数据科学的核心是数据。数据不仅是信息的载体，更是推动科学发展的重要资源。数据科学家必须掌握数据管理、数据采集、数据清洗、数据分析等一系列技能，以确保数据的质量和可靠性。这对于一个优秀的数据科学家来说，并非易事。正如我在学习过程中所体会到的，数据科学并不仅仅是处理数以TB计算的海量数据，更是需要有对数据质量的敏感性和严谨性。只有通过充分了解数据的背景信息，全面了解数据的来源和采集方式，才能够正确并有效地应用这些数据。
其次，数据科学的应用广泛而深远。我们生活在一个数字化时代，大量的数据源源不断地生成。数据科学通过分析这些数据，揭示数据背后的规律和趋势，从而为企业决策、市场精细化、精准医疗等提供有效的支持。在学习过程中，我了解到数据科学在医疗保健领域的应用正在取得令人瞩目的成果。例如，通过对大量的医学数据进行分析，可以为疾病的早期预测和治疗方案的制定提供科学依据，从而提高病患的生存率和生活质量。这不仅是对现有医疗模式的颠覆和改进，也是对人类健康事业的巨大推动。
此外，数据科学的学习不仅仅需要对工具和方法的熟悉，还需要具备良好的数学、统计学和编程基础。无论是数据的探索、数据的可视化还是数据的建模分析，都需要数据科学家具备一定的数学和统计学知识。此外，编程在数据科学中扮演着极其重要的角色。Python、R、SQL等编程语言成为现代数据科学家的必需技能，只有掌握了这些编程语言，才能够更高效、更方便地处理和分析数据。通过学习数据科学导论这门课程，我不仅对这些工具和方法有了更深入的了解，还增强了自己的数学、统计和编程能力。
最后，数据科学对于个人和社会的意义重大。个人而言，数据科学的学习和实践可以帮助我们更好的理解和利用数据，提高决策的准确性和效率。社会范围内，数据科学的应用已经产生了重要的社会经济价值。通过对大数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解市场需求，提高产品的竞争力；政府可以依据数据科学方法制定更科学的政策和规划，提升社会治理能力；医疗机构可以通过分析患者的大数据，实现个性化的医疗服务，提高医疗资源的利用效率等等。可以说，数据科学已成为推动社会进步和发展的重要动力。
总结起来，数据科学导论这门课程让我更加深入地认识和理解了数据科学的核心要素和应用价值。数据作为数据科学的核心，要求我们对数据的质量和可靠性有更高的要求。数据科学的应用涵盖了方方面面，对于企业决策、医疗保健等都有着重要意义。同时，数据科学的学习需要具备数学、统计、编程等多种能力，这对个人的综合素质提出了更高的要求。最重要的是，数据科学对于个人和社会的意义重大，已经成为社会进步的重要动力。数据科学导论课程的学习让我对数据科学有了更深入的了解，也有了更为明确的学习和发展方向。相信在不久的将来，我会通过自己的努力成为一名优秀的数据科学家，为社会的发展做出自己的贡献。
数据科学的论文篇十八
数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中非常重要的一步。数据挖掘其实指的就是在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。一般情况下,数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一起,通过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依赖于概率分析,然后进行相关性判断,由此来执行运算。
而机器学习算法主要依靠人工智能科技,通过大量的样本收集、学习和训练,可以自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论,虽然能够应用的领域和目标各不相同,但是这些算法都可以被独立使用运算,当然也可以相互帮助,综合应用,可以说是一种可以“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域,人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的能力较强。
而且对于问题数据还可以进行精准的识别与处理分析,所以应用的频次更多。人工神经网络依赖于多种多样的建模模型来进行工作,由此来满足不同的数据需求。综合来看,人工神经网络的建模,它的精准度比较高,综合表述能力优秀,而且在应用的过程中,不需要依赖专家的辅助力量,虽然仍有缺陷,比如在训练数据的时候耗时较多,知识的理解能力还没有达到智能化的标准,但是,相对于其他方式而言,人工神经网络的优势依旧是比较突出的。
2以机器学习算法为基础的gsm网络定位
2.1定位问题的建模
建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础,把定位的位置栅格化,面积较小的栅格位置就是独立的一种类别,在定位的位置内,我们收集数目庞大的终端测量数据,然后利用计算机对测量报告进行分析处理,测量栅格的距离度量和精准度,然后对移动终端栅格进行预估判断,最终利用机器学习进行分析求解。
2.2采集数据和预处理
本次研究,我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内,我们测量了四个不同时间段内的数据,为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性,我们把其中的三批数据作为训练数据,最后一组数据作为定位数据,然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据,就要在不同的时间内进行测量,按照测量出的数据信息的经纬度和平均值,再进行换算,最终,得到真实的数据量,提升定位的速度以及有效程度。
2.3以基站的经纬度为基础的初步定位
用机器学习算法来进行移动终端定位,其复杂性也是比较大的,一旦区域面积增加,那么模型和分类也相应增加,而且更加复杂,所以,利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程,会随着定位区域面积的增大,而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位,则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格,如果想要定位数据集内的相关信息,就要选择对边长是一千米的小栅格进行计算,而如果是想要获得边长一千米的大栅格,就要对边长是一千米的栅格精心计算。
2.4以向量机为基础的二次定位
在完成初步定位工作后,要确定一个边长为两千米的正方形,由于第一级支持向量机定位的区域是四百米,定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息,相对于一级向量机的定位而言,二级向量机在定位计算的时候难度是较低的`,更加简便。后期的预算主要依赖决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小,定位的精准度将越来越高,而由于增加分类的问题数量是上升的,所以,定位的复杂度也是相对增加的。
2.5以k-近邻法为基础的三次定位
第一步要做的就是选定需要定位的区域面积,在二次输出之后,确定其经纬度,然后依赖经纬度来确定边长面积,这些都是进行区域定位的基础性工作,紧接着就是定位模型的训练。以k-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据,对于这些信息数据,要以大小为选择依据进行筛选和合并,这样就能够减少计算的重复性。当然了,选择的区域面积越大,其定位的速度和精准性也就越低。
3结语
近年来,随着我国科学技术的不断发展和进步,数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究,我们证明了,在数据挖掘的过程中,应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科,它能够帮助我们提升定位的精准度以及定位速度,可以被广泛的应用于各行各业。所以,对于机器学习算法,相关人员要加以重视,不断的进行改良以及改善,切实的发挥其有利的方面,将其广泛应用于智能定位的各个领域,帮助我们解决关于户外移动终端的定位的问题。
参考文献
[2]李运.机器学习算法在数据挖掘中的应用[d].北京邮电大学,.
数据挖掘论文五：题目：软件工程数据挖掘研究进展
摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步,通过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率,并能够在大量的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题,并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。
关键词：软件工程;数据挖掘;解决措施;
在软件开发过程中,为了能够获得更加准确的数据资源,软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代,人工获取数据信息的难度极大。当前,软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征,体现在以下三个方面:
(1)在软件工程中,对有效数据的挖掘和处理;
(2)挖掘数据算法的选择问题;
(3)软件的开发者该如何选择数据。
1在软件工程中数据挖掘的主要任务
在数据挖掘技术中,软件工程数据挖掘是其中之一,其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段,数据的预处理;第二阶段,数据的挖掘;第三阶段,对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性,但是也存在一定的差异,其主要体现在以下三个方面:
1.1软件工程的数据更加复杂
软件工程数据主要包括两种,一种是软件报告,另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的,但是两者之间又有一定的联系,这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。
1.2数据分析结果的表现更加特殊
传统的数据挖掘结果可以通过很多种结果展示出来,最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲,它最主要的职能是给软件的研发人员提供更加精准的案例,软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息,同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。
1.3对数据挖掘结果难以达成一致的评价
我国传统的数据挖掘已经初步形成统一的评价标准,而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中,研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息,所以数据的表示方法也相对多样化,数据之间难以进行对比,所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出,软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。
2软件工程研发阶段出现的问题和解决措施
软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。
2.1对软件代码的编写过程
该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息,在数据库中搜集到可以使用的数据信息。通常情况下,编程需要的数据信息可以分为三个方面:
(1)软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集可以重新使用的代码;
(2)软件的研发人员可以搜寻可以重用的静态规则,比如继承关系等。
(3)软件的开发人员搜寻可以重用的动态规则。
包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中,通常是利用软件的帮助文档、寻求外界帮助和搜集代码的方式实现,但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题,比如:帮助文档的准确性较低,同时不够完整,可利用的重用信息不多等。
2.2对软件代码的重用
在对软件代码重用过程中,最关键的问题是软件的研发人员必须掌握需要的类或方法,并能够通过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员大量的精力。而通过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码,同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序,该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似,最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:
(1)软件的开发人员创建同时具备例程和上下文架构的代码库;
(2)软件的研发人员能够向代码库提供类的相关信息,然后对反馈的结果进行评估,创建新型的代码库。
(3)未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序,便于查询,极大地缩减工作人员的任务量,提升其工作效率。
2.3对动态规则的重用
软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟,通过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的,并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:
(1)软件的研发人员能够规定动态规则的顺序,主要表现在:使用某一函数是不能够调用其他的函数。
(2)实现对相关数据的保存,可以通过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。
(3)能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。
3结束语
在软件工程的数据挖掘过程中,数据挖掘的概念才逐步被定义,但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量,同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲,在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲,它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现,该技术虽然已经获得一定的效果,但是还有更多未被挖掘的空间,还需要进一步的研究和发现。
参考文献
[1]王艺蓉.试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[j].电子技术与软件工程,(18):64.
[2]吴彦博.软件工程中数据挖掘技术的运用探索[j].数字通信世界,2017(09):187.
[4]刘桂林.分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[j].中国新通信,2017,19(13):119.
数据科学的论文篇十九
社会科学的实证研究在应用统计学时，统计分析是其关键环节，资料性质分析、资料类型的判断、统计方法的选择等各个环节都应把握好，否则，其分析结果将是没有意义的。本文拟通过对社会科学实证研究论文中应用统计分析方法出现的问题，从描述性分析、定量资料的统计分析、定性资料的统计分析、相关与回归分析等方面进行解析。
一、描述性分析问题
在社会科学实证研究中，一般首先要对社会调查数据进行描述性统计分析，以发现其内在的规律性，再选择进一步的分析方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述，主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布形态以及一些基本的统计图形。
描述性统计分析虽然较为简单，但如果对某个事件或某种现象的描述不清楚或存在偏差，那么其后的所有分析都将值得怀疑，而描述的偏差可能会引起公众或学术界对某些社会现象的误解，甚至误导政府决策。
1.均值的误用
均值是用于描述样本集中趋势的最常用指标，但应注意，对于正态或近似正态的对称分布样本，它是较好的指标，一般与离散趋势指标中的标准差一起描述数据资料（即形式）；而对于偏态分布的样本，则常用中位数来描述集中趋势，一般与离散趋势指标中的四分位数间距一起描述数据资料（即形式），究其原因是均值容易受到极端值的影响。
对于两个分布完全不同的样本，可能会得到相同的均值，因此均值在某种程度上抹杀了样本内部的差异，而往往这种内部差异正是需要进行深入研究或应当引起人们注意的。为了弥补均值的这种缺陷，一般在报告均值的同时，也应该报告标准差，或用直方图或散点图的形式描述分布，以展示群体内部的差异。
2.绝对数的.误用
因为社会调查研究比较容易得到大容量的样本，所以对任何小概率事件，用绝对数报告都会出现较大的数字，单纯对绝对数的强调往往会产生误解。比较合理的方式一般是在报告某事件绝对数的同时，给出该事件的发生率或占研究样本的比例。
3.相对数的误用
相对数常用于描述定性资料的内部构成情况或相对比值或某现象的发生强度，一般有比与率两种形式。虽然比与率的计算形式是相同的，即两个绝对数之商乘以100%，但它们的含义是不同的。率用于反映某种事物或现象发生的强度，而比则用于反映部分与整体或某一部分与另一部分之间的关系。当数据的比较基础相差悬殊，用绝对数表述没有可比性时，就要借助于相对数。
应用相对数也容易出现一些问题，如：百分比与百分率的混用；当分母很小时，只计算百分比或百分率，而没有报告样本量；当比较两个或多个总体率时，没有考虑到各总体对应的内部构成情况是否一致，而直接比较等。
例如在报告流动人口犯罪问题时，给人的印象往往是流动人口犯罪率高于常住人口，其实是忽视了流动人口的年龄和性别构成与常住人口完全不同，且青年男性是犯罪率较高的人群，这样对两个不同群体的比较往往会导致错误的结论。
二、定量资料的统计分析问题
定量资料的统计分析是指所观测的结果变量是定量的，而且希望考察定性的影响因素取不同水平时，定量观测结果的均值之间的差别是否有统计学意义。定量资料的统计分析在统计学应用中占有很大的比重，出现的误用也比较多。
正确选择定量资料统计分析方法的关键有两点：一是正确判断统计研究设计的类型；再是检验定量资料是否满足“独立性、正态性及方差齐性”的前提条件。
在社会科学研究中，定性资料的统计分析常犯的错误主要就是列联表的误判，从而错误的选用统计方法。
三、相关与回归分析问题
相关分析是研究变量之间的相互关系，常局限于统计描述，较难从数量角度对变量之间的联系进行深入研究；回归分析则是研究变量之间的依赖关系，可实现对自变量进行控制，对因变量进行预测，及对随机变化趋势进行适当修匀。
相关分析可用于对定类、定序、定距及定比等尺度的各类资料进行定量描述，但各类资料的计算公式是不同的，所以应用时，需要判明资料的类型；而回归分析则要根据因变量性质的不同，选用不同的回归分析方法，一般可分为两类：一是因变量为连续型变量，具体的，当为非时间性的连续型变量时，可用线性回归分析、多项式回归分析、非线性回归分析等；当为时间变量时，可用cox半参数回归分析、指数分布回归分析及威布尔回归分析等；当为随时间变化的连续型变量时，则需要利用时间序列分析。二是因变量为离散型变量，需要利用logistic回归分析、对数线性模型分析及多项logit模型分析等。
在社会科学研究中，相关与回归分析的应用非常广泛。但应用时也经常出现一些错误：
1.没有结合问题的专业背景和实际意义，就进行相关与回归分析。其结果有时可能是莫名奇妙的，可能出现所谓的虚假相关。
2.对于较简单的线性相关与回归分析，不注意应用条件，盲目套用。一般地，pearson相关分析要求两变量都是随机变量，且都服从或近似服从正态分布，若不满足条件，应采用其它相关分析法，如spearman相关分析等。而线性回归分析则要求因变量必须是随机变量，且服从或近似服从正态分布，在回归分析前，先要进行统计检验，证实两变量的显著相关性，再进一步进行回归分析才有意义。
3.只求得相关系数或回归方程，而不进行参数假设检验就下统计分析结论。因为相关系数或回归方程都是由样本数据求得的，是否具有统计学意义，必须通过其相关参数的假设检验来判定。
4.多元回归分析策略的错误。在社会科学实证研究中，对多元回归分析的应用，不少人采取的策略是先用单变量分析，得到有统计学意义的多个变量，再将它们引入回归方程进行多变量分析，用逐步回归法进行筛选，从中选出有统计学意义的变量，这种分析策略是不正确的。因为自变量之间可能存在不同程度的交互作用，在单变量分析中无统计学意义的变量并非在多元回归分析中也没有意义。正确的处理方法应该是先综合分析各种变量之间的作用、实际意义及关系，有些可作为控制变量（如性别、年龄等），将经过初步筛选的所有变量代入回归方程进行分析，再采用逐步回归方法，必要时可多用几种筛选变量的方法，同时要注意自变量间的交互作用，进行综合分析，这样才能得到较为可靠的结果。
